人工神经网络原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:本社

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:2006-3

价格:24.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030165701

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 专业书
• d
• 人工神经网络
• 原理
• 应用
• 深度学习
• 机器学习
• 神经网络
• 算法
• 人工智能
• 计算
• 模型

《机器学习入门：从理论到实践》 本书旨在为对机器学习领域充满好奇的初学者提供一个系统、全面且易于理解的入门指南。我们将深入浅出地剖析机器学习的核心概念、基本算法及其在实际问题中的应用，帮助读者建立坚实的理论基础，并掌握将理论转化为实践的技能。 核心内容概览： 第一部分：机器学习的基石 引言：什么是机器学习？ 我们将从“智能”的本质出发，探讨机器学习作为人工智能一个分支的地位和重要性。 详细介绍机器学习的定义、发展历程以及它为何在当今技术浪潮中扮演着如此关键的角色。 区分监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习这四大基本学习范式，并通过生动的例子说明它们各自的适用场景。 阐述机器学习在现实世界中的广泛应用，例如推荐系统、图像识别、自然语言处理、金融风控等，激发读者的学习兴趣。 数据预处理与特征工程 数据是机器学习的血液，我们将详细讲解如何处理真实世界中杂乱无章的数据。 数据清洗： 缺失值填充（均值、中位数、众数、预测模型）、异常值检测与处理（箱线图、Z-score、IQR）、重复值处理。 数据转换： 特征缩放（Min-Max Scaling, Standardization）的重要性及实现，类别型特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding, Target Encoding）的优劣势分析。 特征提取与选择： PCA（主成分分析）的降维原理与应用，过滤法（相关系数、卡方检验）、包装法（递归特征消除）和嵌入法（Lasso、Ridge）等特征选择技术，以及如何根据业务理解进行人工特征工程。 第二部分：核心学习算法深度解析 监督学习算法 回归算法： 线性回归： 从一元线性回归到多元线性回归，深入理解最小二乘法原理，并探讨正则化（Ridge, Lasso, Elastic Net）如何防止过拟合。 多项式回归： 如何通过特征工程将非线性关系转化为线性模型解决。 决策树回归： 基于树结构的回归预测，理解节点分裂准则（MSE, MAE）。 支持向量回归（SVR）： 探讨引入核函数处理非线性回归问题。 分类算法： 逻辑回归： 尽管名称有“回归”，但它是最经典的二分类算法，详细解析Sigmoid函数、损失函数（交叉熵）和梯度下降优化。 K近邻（KNN）： 基于距离度量的简单而直观的分类方法，讨论距离度量选择（欧氏距离、曼哈顿距离）和K值的选择。 朴素贝叶斯： 基于贝叶斯定理的概率分类器，理解条件独立假设及其在文本分类等领域的应用。 支持向量机（SVM）： 强大的二分类器，深入理解最大间隔超平面、核技巧（线性核、多项式核、RBF核）以及软间隔。 决策树分类： 分类树的构建过程，熵、信息增益、基尼不纯度等分裂准则的详细讲解，以及剪枝技术。 集成学习（Ensemble Learning）： Bagging： 以随机森林（Random Forest）为例，解释bootstrap抽样、多棵决策树并行构建以及投票机制。 Boosting： AdaBoost（自适应增强）和Gradient Boosting（梯度提升）的核心思想，如何迭代优化模型，并重点介绍XGBoost、LightGBM等高效实现。 无监督学习算法 聚类算法： K-Means： 最常用的聚类算法，详细讲解簇质心迭代优化过程，讨论K值的选择（肘部法则、轮廓系数）。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 凝聚型和分裂型聚类的原理，以及树状图（Dendrogram）的解释。 DBSCAN： 基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇，理解核心点、边界点和噪声点的概念。 降维算法： 主成分分析（PCA）： 详细解释协方差矩阵、特征值、特征向量的含义，如何通过降维保留数据的主要方差。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 非线性降维技术，特别适用于高维数据可视化，理解概率分布的相似性度量。 第三部分：模型评估与优化 模型评估指标 回归模型： MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）、R²（决定系数）。 分类模型： 混淆矩阵（TP, TN, FP, FN）、准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC曲线与AUC（Area Under Curve）。 理解过拟合与欠拟合： 什么是偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff），如何识别和诊断这两种模型错误。 模型选择与调优 交叉验证（Cross-Validation）： K折交叉验证、留一法交叉验证，提高模型泛化能力评估的可靠性。 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化等方法，寻找最优模型参数组合。 第四部分：实践应用与进阶 机器学习项目流程： 从问题定义、数据收集、模型选择、训练、评估到部署的完整项目生命周期。 常用机器学习库介绍： Scikit-learn： Python中最流行、最易用的机器学习库，我们将通过大量代码示例演示如何使用它实现上述各种算法。 Pandas与NumPy： 数据处理与数值计算的基石，为机器学习实践提供强大的支持。 Matplotlib与Seaborn： 数据可视化工具，帮助理解数据和模型结果。 案例研究： 房价预测： 应用回归算法构建预测模型。 垃圾邮件分类： 应用分类算法区分垃圾邮件与正常邮件。 客户细分： 应用聚类算法对客户进行分组。 手写数字识别： （简要提及）为后续深入学习深度学习打下基础。 学习目标： 通过阅读本书，您将能够： 理解机器学习的基本概念、工作原理和常见算法。 掌握数据预处理和特征工程的关键技术。 熟练运用Scikit-learn等工具实现各种机器学习模型。 能够评估和优化模型的性能，解决实际问题。 为进一步学习深度学习、自然语言处理等更高级的主题打下坚实基础。 本书采用“理论+实践”相结合的教学模式，每章都配有清晰的理论讲解和可执行的代码示例，旨在让读者在动手实践中加深理解，真正掌握机器学习的核心技能。无论您是学生、开发者还是希望利用数据驱动决策的业务人员，本书都将是您迈入机器学习世界的理想起点。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从前段时间开始，我就被人工智能的各种奇迹所震撼，尤其是那些能够生成逼真图像、撰写流畅文章的AI。我一直以为这些都是某种“黑箱”操作，直到最近才了解到，这背后很大一部分功劳归功于人工智能神经网络。这本书的名字，恰好就点出了我的兴趣所在。我特别想了解，这些神经网络究竟是如何“思考”的？它们是如何从海量的数据中提取规律，并做出判断的？书中对于“原理”的阐述，我期望能够涵盖从最基础的神经元模型，到更复杂的深度学习架构。比如，卷积神经网络（CNN）是如何理解图像的空间层级结构的？循环神经网络（RNN）又是如何处理序列数据的？此外，梯度下降、反向传播等优化算法的细节，我也希望能有深入的讲解，毕竟它们是让神经网络能够不断进步的关键。至于“应用”部分，我非常希望能看到书中对一些经典案例的深入剖析，比如人脸识别的完整流程，机器翻译的演进历程，或者推荐系统的设计思路。如果书中能提供一些代码示例，哪怕只是伪代码，那对我的实践操作也会有极大的帮助。我期待这本书能够成为我进入AI领域的一块敲门砖，让我不再仅仅是旁观者，而是能够真正理解和参与其中。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，就迫不及待地翻看了起来。作为一个对深度学习领域初窥门径的学习者，这本书的标题——《人工智能神经网络原理及应用》——简直就是为我量身定做的指路明灯。我一直对神经网络如何模拟人脑的学习过程感到好奇，也对它在图像识别、自然语言处理等领域的惊人表现充满向往。这本书的装帧设计很稳重，封面图案也暗示着某种复杂的计算和连接，让我对接下来的阅读充满了期待。我尤其关注其中关于“原理”的部分，希望能够系统地理解各种神经网络模型，比如感知机、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等等，它们各自的构建原理、激活函数的作用、反向传播算法的数学推导，以及如何通过训练调整权重来让模型“学会”识别和预测。了解这些底层逻辑，感觉就像是掌握了魔法的咒语，能够让我更深入地理解那些令人惊叹的应用背后的科学。我希望书中能够用通俗易懂的语言，辅以清晰的图示和具体的例子，将这些抽象的概念具象化，让我在学习过程中不会感到迷茫和枯燥。同时，对“应用”部分的期待也同样强烈，了解理论是一方面，更重要的是看到这些理论如何在现实世界中发挥作用，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

最近一段时间，我一直在关注一些关于机器学习和人工智能的最新进展，感觉这个领域发展得实在是太快了，让人目不暇接。而“人工智能神经网络”无疑是其中的核心驱动力之一。这本书的标题，让我觉得它可能能够为我解答许多长久以来的疑问。我希望书中能详细介绍不同类型的神经网络，例如，它们之间的区别和联系是什么？在不同的应用场景下，选择哪种网络模型会更合适？我非常好奇，书中会不会对一些重要的概念进行数学上的严谨推导，比如损失函数、激活函数、正则化等等，这些都对我理解模型的训练过程至关重要。此外，对于“应用”部分，我希望看到一些更具启发性的内容，比如，人工智能神经网络是如何被用于医疗诊断的？在金融风险评估中，它们扮演着怎样的角色？我更期待的是，书中能够提供一些关于如何构建和训练自己的神经网络的指导，即使只是一个简单的例子，也能让我感受到亲手实践的乐趣。我希望这本书能够不仅讲解理论，更能教会我如何去运用这些理论，让我能够真正地掌握这项技术，并为未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

长久以来，我一直对人工智能的“学习”能力感到惊叹。从简单的模式识别到复杂的决策制定，神经网络似乎无所不能。这本书的题目，正是我目前最想深入了解的领域。我非常期待书中能对神经网络的“原理”部分进行详尽的介绍，比如，从最基础的感知机模型，到如何构建更深层的网络结构。我希望能理解，不同的激活函数是如何影响模型的表达能力的，以及反向传播算法在训练过程中是如何工作的，这其中的数学原理对我来说至关重要。此外，我对各种经典神经网络模型的应用场景充满了好奇。例如，卷积神经网络（CNN）在图像处理领域是如何取得成功的？循环神经网络（RNN）又是如何处理文本和语音这类序列数据的？在“应用”方面，我希望能看到书中介绍一些更前沿的AI应用，比如，神经网络在自动驾驶、医疗影像分析，甚至是艺术创作方面有哪些突破？如果书中能够提供一些关于如何评估和优化神经网络模型性能的指导，那就更完美了。我希望能通过这本书，不仅理解神经网络的理论基础，更能对它们在现实世界中的强大力量有一个更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名一直对科技发展充满好奇心的普通读者，人工智能的飞速发展让我既兴奋又有些困惑。尤其是在新闻和各种科普文章中频繁出现的“神经网络”，我总觉得它们是某种神秘的力量，能够让机器变得越来越“聪明”。这本书的标题——《人工智能神经网络原理及应用》——正好捕捉到了我的这份好奇心。我希望书中能够用一种相对容易理解的方式，为我揭示神经网络的“秘密”。例如，神经网络的基本构成单元“神经元”是如何工作的？它们又是如何通过大量的连接，模拟人脑的运作机制？我对反向传播算法尤其感兴趣，这个过程是如何让神经网络不断纠错并优化自身的？同时，在“应用”方面，我非常希望能看到书中介绍一些我们生活中已经习以为常，但却很少了解其背后原理的AI应用，比如语音助手是如何理解我们的指令的？推荐算法是如何知道我们喜欢什么内容的？如果书中能够提供一些不同神经网络模型的对比分析，或者介绍一些实际的案例研究，那就更好了。我希望这本书能让我摆脱对AI的“雾里看花”的状态，能够更清晰地认识到这项技术的本质和潜力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆